CN113938256B - 基于对数似然比的pdcch候选盲检方法及相关产品 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法及相关产品,方法包括:确定PDCCH候选对应的接收信号和PDCCH候选对应的对数似然比,该对数似然比用于指示接收信号中是否包括真实发送数据;根据接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,该控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于PDCCH候选的盲检操作。如此,采用本申请实施例可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
Description
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域,具体涉及一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法及相关产品。
背景技术
在长期演进技术(Long Term Evolution,LTE)/(5G)新无线(New Radio,NR)系统中,物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel,PDCCH)主要用于发送下行控制信息(Downlink Control Information,DCI),其中包括了上下行数据信道的调度信息。接收端无法预知DCI的大小和传输的准确时频位置,而只能在搜索空间(search space)内对PDCCH进行盲检(blind detection)。PDCCH候选(candidate)可占有不同数量的物理资源,按照控制信道粒子(Control Channel Element,CCE)的个数分为四(LTE)或五(NR)个聚合等级。对每一个搜索空间和每一个聚合等级,接收端根据协议规定的哈希函数以及通过无线控制资源(Radio Resource Control,RRC)传达的控制资源集(CORESET)的内部结构来确定PDCCH candidate对应的CCE位置,从而抽取出相应的接收信号进行尝试性译码。
为了提高传输的灵活性,终端可配置多个控制资源集和搜索空间,使得需要检测的PDCCH candidate的数量众多,从而造成了不必要的时间和功率消耗。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法及相关产品,可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
第一方面,本申请实施例提供一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法,应用于电子设备,所述方法包括:
确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比,所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据;
根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,所述控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
第二方面,本申请实施例提供一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置,所述装置应用于电子设备,所述装置包括:确定单元和输出单元,其中,
所述确定单元,用于确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比,所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据;
所述输出单元,用于根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,所述控制信号用于指示所述解扰模块是否继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
可以看出,本申请实施例中,电子设备确定PDCCH候选对应的接收信号和PDCCH候选对应的对数似然比,该对数似然比用于指示接收信号中是否包括真实发送数据;根据接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,该控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于PDCCH候选的盲检操作。如此,可通过检测是否存在真实发送数据,来判断是否需要进一步完成对于PDCCH候选的盲检操作,可提前预判PDCCH候选盲检的有效性,从而,可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种电子设备的软件结构示意图;
图3A是本申请实施例提供的一种电机的结构示意图;
图3B是本申请实施例提供的一种PDCCH译码子系统的结构示意图;
图4A是本申请实施例提供的一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法的流程示意图;
图4B是本申请实施例提供的一种对数似然比的确定系统的示意图;
图4C是本申请实施例提供的一种QPSK的相位示意图;
图4D是本申请实施例提供的一种接收信噪比等于0/5/10dB时对数似然比样本的直方图分布的示意图;
图4E是本申请实施例提供的一种不同对数似然比样本数量和不同误差阈值下判定算法的性能的示意图;
图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图6A是本申请实施例提供的一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置的功能单元组成框图;
图6B是本申请实施例提供的一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置的功能单元组成框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
1)电子设备可以是还包含其它功能诸如个人数字助理和/或音乐播放器功能的便携式电子设备,诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴电子设备(如智能手表、智能假肢)等。便携式电子设备的示例性实施例包括但不限于搭载IOS系统、Android系统、Microsoft系统或者其它操作系统的便携式电子设备。上述便携式电子设备也可以是其它便携式电子设备,诸如膝上型计算机(Laptop)等。还应当理解的是,在其他一些实施例中,上述电子设备也可以不是便携式电子设备,而是台式计算机。此外,本申请实施例所描述的电子设备是一种具备无线通信功能的设备,可以称为终端(terminal)、用户设备(userequipment,UE)、移动台(mobile station,MS)、移动终端(mobile terminal,MT)、接入终端设备、车载终端设备、工业控制终端设备、UE单元、UE站、移动站、远方站、远程终端设备、移动设备、UE终端设备、无线通信设备、UE代理或UE装置等。需要说明的是,终端设备可以支持至少一种无线通信技术,例如LTE、新空口(new radio,NR)、宽带码分多址(wideband codedivision multiple access,WCDMA)等。
第一部分,本申请所公开的技术方案的软硬件运行环境介绍如下。
示例性的,图1示出了电子设备100的结构示意图。电子设备100可以包括处理器110、外部存储器接口120、内部存储器121、通用串行总线(universal serial bus,USB)接口130、充电管理模块140、电源管理模块141、电池142、天线1、天线2、移动通信模块150、无线通信模块160、音频模块170、扬声器170A、受话器170B、麦克风170C、耳机接口170D、传感器模块180、指南针190、马达191、指示器192、摄像头193、显示屏194以及用户标识模块(subscriber identification module,SIM)卡接口195等。
可以理解的是,本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中,电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
处理器110可以包括一个或多个处理单元,例如:处理器110可以包括应用处理器(application processor,AP),调制解调处理器,图形处理器(graphics processingunit,GPU),图像信号处理器(image signal processor,ISP),控制器,视频编解码器,数字信号处理器(digital signal processor,DSP),基带处理器,和/或神经网络处理器(neural-network processing unit,NPU)等。其中,不同的处理单元可以是独立的部件,也可以集成在一个或多个处理器中。在一些实施例中,电子设备100也可以包括一个或多个处理器110。其中,控制器可以根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,完成取指令和执行指令的控制。在其他一些实施例中,处理器110中还可以设置存储器,用于存储指令和数据。示例性地,处理器110中的存储器可以为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据,可从所述存储器中直接调用。这样就避免了重复存取,减少了处理器110的等待时间,因而提高了电子设备100处理数据或执行指令的效率。
在一些实施例中,处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路间(inter-integrated circuit,I2C)接口、集成电路间音频(inter-integrated circuitsound,I2S)接口、脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)接口、通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)接口、移动产业处理器接口(mobile industry processor interface,MIPI)、用输入输出(general-purpose input/output,GPIO)接口、SIM卡接口和/或USB接口等。其中,USB接口130是符合USB标准规范的接口,具体可以是Mini USB接口、Micro USB接口、USB Type C接口等。USB接口130可以用于连接充电器为电子设备100充电,也可以用于电子设备100与外围设备之间传输数据。该USB接口130也可以用于连接耳机,通过耳机播放音频。
可以理解的是,本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系,只是示意性说明,并不构成对电子设备100的结构限定。在本申请另一些实施例中,电子设备100也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式,或多种接口连接方式的组合。
充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中,充电器可以是无线充电器,也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中,充电管理模块140可以通过USB接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中,充电管理模块140可以通过电子设备100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时,还可以通过电源管理模块141为电子设备供电。
电源管理模块141用于连接电池142,充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入,为处理器110、内部存储器121、外部存储器、显示屏194、摄像头193和无线通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监测电池容量、电池循环次数、电池健康状态(漏电,阻抗)等参数。在其他一些实施例中,电源管理模块141也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中,电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。
电子设备100的无线通信功能可以通过天线1、天线2、移动通信模块150、无线通信模块160、调制解调处理器以及基带处理器等实现。
天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用,以提高天线的利用率。例如:可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中,天线可以和调谐开关结合使用。
移动通信模块150可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块150可以包括至少一个滤波器,开关,功率放大器,低噪声放大器(low noise amplifier,LNA)等。移动通信模块150可以由天线1接收电磁波,并对接收的电磁波进行滤波,放大等处理,传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大,经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中,移动通信模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中,移动通信模块150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。
无线通信模块160可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks,WLAN)(如无线保真(wireless fidelity,Wi-Fi)网络)、蓝牙(bluetooth,BT),全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、调频(frequency modulation,FM)、近距离无线通信技术(near field communication,NFC)、红外技术(infrared,IR)、UWB等无线通信的解决方案。无线通信模块160可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块160经由天线2接收电磁波,将电磁波信号调频以及滤波处理,将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号,对其进行调频,放大,经天线2转为电磁波辐射出去。
电子设备100通过GPU,显示屏194,以及应用处理器等实现显示功能。GPU为关系分析的微处理器,连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算,用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU,其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏194用于显示图像、视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display,LCD)、有机发光二极管(organic light-emittingdiode,OLED)、有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的,AMOLED)、柔性发光二极管(flex light-emittingdiode,FLED)、迷你发光二极管(mini light-emitting diode,miniled)、MicroLed、Micro-oLed、量子点发光二极管(quantum dot light emitting diodes,QLED)等。在一些实施例中,电子设备100可以包括1个或多个显示屏194。
电子设备100可以通过ISP、摄像头193、视频编解码器、GPU、显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。
ISP用于处理摄像头193反馈的数据。例如,拍照时,打开快门,光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上,光信号转换为电信号,摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理,转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点、亮度、肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光、色温等参数优化。在一些实施例中,ISP可以设置在摄像头193中。
摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号,之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB,YUV等格式的图像信号。在一些实施例中,电子设备100可以包括1个或多个摄像头193。
数字信号处理器用于处理数字信号,除了可以处理数字图像信号,还可以处理其他数字信号。例如,当电子设备100在频点选择时,数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。
视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。电子设备100可以支持一种或多种视频编解码器。这样,电子设备100可以播放或录制多种编码格式的视频,例如:动态图像专家组(moving picture experts group,MPEG)1、MPEG2、MPEG3、MPEG4等。
NPU为神经网络(neural-network,NN)计算处理器,通过借鉴生物神经网络结构,例如借鉴人脑神经元之间传递模式,对输入信息快速处理,还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备100的智能认知等应用,例如:图像识别、人脸识别、语音识别、文本理解等。
外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡,例如Micro SD卡,实现扩展电子设备100的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信,实现数据存储功能。例如将音乐,视频等文件保存在外部存储卡中。
内部存储器121可以用于存储一个或多个计算机程序,该一个或多个计算机程序包括指令。处理器110可以通过运行存储在内部存储器121的上述指令,从而使得电子设备100执行本申请一些实施例中所提供的显示页面元素的方法,以及各种应用以及数据处理等。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中,存储程序区可存储操作系统;该存储程序区还可以存储一个或多个应用(比如图库、联系人等)等。存储数据区可存储电子设备100使用过程中所创建的数据(比如照片,联系人等)等。此外,内部存储器121可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如一个或多个磁盘存储部件,闪存部件,通用闪存存储器(universal flash storage,UFS)等。在一些实施例中,处理器110可以通过运行存储在内部存储器121的指令,和/或存储在设置于处理器110中的存储器的指令,来使得电子设备100执行本申请实施例中所提供的显示页面元素的方法,以及其他应用及数据处理。电子设备100可以通过音频模块170、扬声器170A、受话器170B、麦克风170C、耳机接口170D、以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放、录音等。
传感器模块180可以包括压力传感器180A、陀螺仪传感器180B、气压传感器180C、磁传感器180D、加速度传感器180E、距离传感器180F、接近光传感器180G、指纹传感器180H、温度传感器180J、触摸传感器180K、环境光传感器180L、骨传导传感器180M等。
其中,压力传感器180A用于感受压力信号,可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中,压力传感器180A可以设置于显示屏194。压力传感器180A的种类很多,如电阻式压力传感器,电感式压力传感器,电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器180A,电极之间的电容改变。电子设备100根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏194,电子设备100根据压力传感器180A检测所述触摸操作强度。电子设备100也可以根据压力传感器180A的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中,作用于相同触摸位置,但不同触摸操作强度的触摸操作,可以对应不同的操作指令。例如:当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时,执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时,执行新建短消息的指令。
陀螺仪传感器180B可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中,可以通过陀螺仪传感器180B确定电子设备100围绕三个轴(即X、Y和Z轴)的角速度。陀螺仪传感器180B可以用于拍摄防抖。示例性的,当按下快门,陀螺仪传感器180B检测电子设备100抖动的角度,根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离,让镜头通过反向运动抵消电子设备100的抖动,实现防抖。陀螺仪传感器180B还可以用于导航,体感游戏场景。
加速度传感器180E可检测电子设备100在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当电子设备100静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态,应用于横竖屏切换,计步器等应用。
环境光传感器180L用于感知环境光亮度。电子设备100可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。环境光传感器180L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器180L还可以与接近光传感器180G配合,检测电子设备100是否在口袋里,以防误触。
指纹传感器180H用于采集指纹。电子设备100可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁,访问应用锁,指纹拍照,指纹接听来电等。
温度传感器180J用于检测温度。在一些实施例中,电子设备100利用温度传感器180J检测的温度,执行温度处理策略。例如,当温度传感器180J上报的温度超过阈值,电子设备100执行降低位于温度传感器180J附近的处理器的性能,以便降低功耗实施热保护。在另一些实施例中,当温度低于另一阈值时,电子设备100对电池142加热,以避免低温导致电子设备100异常关机。在其他一些实施例中,当温度低于又一阈值时,电子设备100对电池142的输出电压执行升压,以避免低温导致的异常关机。
触摸传感器180K,也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194,由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏,也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器,以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中,触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面,与显示屏194所处的位置不同。
示例性的,图2示出了电子设备100的软件结构框图。分层架构将软件分成若干个层,每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中,将Android系统分为四层,从上至下分别为应用程序层,应用程序框架层,安卓运行时(Android runtime)和系统库,以及内核层。应用程序层可以包括一系列应用程序包。
如图2所示,应用程序包可以包括相机,图库,日历,通话,地图,导航,WLAN,蓝牙,音乐,视频,短信息等应用程序。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface,API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
如图2所示,应用程序框架层可以包括窗口管理器,内容提供器,视图系统,电话管理器,资源管理器,通知管理器等。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小,判断是否有状态栏,锁定屏幕,截取屏幕等。
内容提供器用来存放和获取数据,并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频,图像,音频,拨打和接听的电话,浏览历史和书签,电话簿等。
视图系统包括可视控件,例如显示文字的控件,显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如,包括短信通知图标的显示界面,可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
电话管理器用于提供电子设备100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通,挂断等)。
资源管理器为应用程序提供各种资源,比如本地化字符串,图标,图片,布局文件,视频文件等等。
通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息,可以用于传达告知类型的消息,可以短暂停留后自动消失,无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成,消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知,例如后台运行的应用程序的通知,还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息,发出提示音,电子设备振动,指示灯闪烁等。
Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。
核心库包含两部分:一部分是java语言需要调用的功能函数,另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理,堆栈管理,线程管理,安全和异常的管理,以及垃圾回收等功能。
系统库可以包括多个功能模块。例如:表面管理器(surface manager),媒体库(media libraries),三维图形处理库(例如:OpenGL ES),2D图形引擎(例如:SGL)等。
表面管理器用于对显示子系统进行管理,并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
媒体库支持多种常用的音频,视频格式回放和录制,以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式,例如:MPEG4,H.264,MP3,AAC,AMR,JPG,PNG等。
三维图形处理库用于实现三维图形绘图,图像渲染,合成,和图层处理等。
2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。
内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动,摄像头驱动,音频驱动,传感器驱动。
第二部分,本申请实施例所公开的示例应用场景介绍如下。
图3A示出了本申请所适用的基于对数似然比的PDCCH候选盲检系统的结构示意图,如图3A所示,该系统可包括以下至少一个模块:对数似然比(Log-likelihood Ratio,LLR)缓冲器(buffer)、候选提取模块、分布检测模块、解扰模块、减速率匹配模块和维特比/极性解码器。
其中,在本申请中,上述系统可包括上述多个模块,可通过上述系统基于对数似然比分布检测以降低PDCCH盲检功耗,其中,多个可指两个或两个以上,后续不再赘述。
其中,上述对数似然缓冲器可用于存放对数似然比(LLR),该对数似然比可指多个PDCCH候选对应的多个对数似然比;上述候选提取模块可用于提取多个PDCCH候选中的一个PDCCH;上述分布检测模块可用于判断该PDCCH候选对应的接收信号中是否包括真实发送数据;上述解扰模块用于在确定PDCCH候选中包括真实发送数据以后,对该PDCCH候选进行解扰处理,得到解扰序列;上述减速率模块为上述PDCCH候选进行解速率匹配;上述维特比/极性解码器用于对上述PDCCH候选进行维特比译码。
在具体实现中,上述通过维特比/极性解码器进行维特比译码以后,可通过CRC校验与特定的掩码进行对比,如果相同则确定针对该PDCCH候选的检测成功,即该PDCCH候选为电子设备所需要要的信息,反之,则确定针对该PDCCH候选的检测失败,可继续检测下一个PDCCH候选,以完成整个PDCCH候选盲检操作。
其中,如图3B所示,为一种PDCCH译码子系统的结构示意图,由该图可知,该译码子系统可包括以下至少一个模块:对数似然比(Log-likelihood Ratio,LLR)缓冲器(buffer)、候选提取模块、解扰模块、减速率匹配模块和维特比/极性解码器。与图3A所示系统不同的是,该译码子系统中不包括分布检测模块。
示例的,通过如图3B所示的PDCCH译码子系统,可对比每一个PDCCH候选(candidate),上述译码子系统从存放解调后的软比特的内存中抽取出对应的对数似然比(LLR),然后经过解扰、解速率匹配等过程,将处理后的软比特送入Viterbi/polar译码器进行译码。最后,可根据CRC验证成功与否,系统判定当前的PDCCH候选是否为电子设备所需的信息。
可见,由于包含真实DCI的PDCCH的数量远小于需要检测的PDCCH candidate的数量,通过如图3A所示的PDCCH译码子系统,可尝试性译码以实现盲检,通过该种方法实际上造成了不必要的时间和功率消耗。与图3B不同的是,图3A中包括分布检测模块;电子设备可通过候选提取模块确定PDCCH猴拳,以及确定PDCCH候选对应的接收信号和从对数似然比缓冲器中确定该PDCCH候选对应的对数似然比;进而,可通过该分布检测模块根据接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,该控制信号可用于指示解扰模块是否继续完成对于该PDCCH候选的盲检操作。如此,可在通过解扰模块以及其他模块对该PDCCH候选进行译码操作之前,通过分布检测模块实现检测是否存在真实发送数据,来判断是否需要进一步完成对于PDCCH候选的盲检操作,可提前预判PDCCH候选盲检的有效性,从而,可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
第三部分,本申请实施例所公开的权要保护范围介绍如下。
请参阅图4A,图4A是本申请实施例提供了一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法的流程示意图,应用于电子设备,如图所示,本基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法包括以下操作。
S401、确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比,所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据。
其中,电子设备(UE)可以有一个或多个控制资源集(Control Resource SET,简称CORESET)。UE可以从高层信令(例如无线资源控制(Radio Resource Control,简称RRC)信令)或系统消息中得知CORESET的个数和配置信息,根据CORESET的配置信息中的时频资源,可以计算出每个CORESET内CCE的个数。
其中,每个PDCCH候选由一个或多个CCE组成,组成PDCCH的CCE的个数称为聚合等级。UE可以从信令配置中得知PDCCH的聚合等级集合,以及每个聚合等级对应的候选PDCCH个数。在已知电子设备ID的前提下,参考LTE/NR中PDCCH候选的起始CCE索引的计算公式,可以计算出起始CCE索引,因CCE索引是连续的,可以得知全部的PDCCH候选。
其中,上述PDCCH候选可指一个或多个。
其中,上述电子设备可指接收端设备。
其中,上述接收信号可指接收端电子设备接收到的信号,可以与发送端电子设备发送的发送信号相对应。
其中,在本申请实施例中,可针对其中一个PDCCH候选进行说明,上述PDCCH候选对应的对数似然比(LLR)可指同一PDCCH对应的一组对数似然比,可不仅仅包括一个对数似然比。
S402、根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,所述控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
其中,上述判断接收信号中是否包括真实发送数据,可指电子设备判断其接收到的接收信号中是否包括发送端设备真实发送的数据。上述判断结果可包括:接收信号中包括真实发送数据或接收信号中不包括真实发送数据。
其中,在本申请中,可在如图3A所示的分布检测模块中完成对于接收信号中是否包括真实发送数据的判断,进而得到判断结果,如此,可在后续译码之前完成对于真实发送数据的检测或者判断,以实现对于PDCCH候选盲检结果的提前判断,可避免不必要的译码和其他处理过程。
其中,上述控制信号可用于指示该电子设备是否完成对于PDCCH候选的译码等操作,以完成PDCCH候选的盲检操作。
其中,在本申请中,结合如图3A所示的系统结构图,可在分布检测模块完成上述步骤S402的方法,上述控制信号具体可用于指示解扰模块等模块完成对于候选提取模块提取得到的PDCCH候选的译码等操作。
在一种可能的示例中,根据所述对数似然比,在确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比之后,还可包括如下步骤:在预设模型下,确定所述对数似然比对应的分布情况;判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布。所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据,可包括如下步骤:在所述对数似然比对应的分布情况符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中不包括所述真实发送数据;在所述对数似然比对应的分布情况不符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中包括所述真实发送数据。
其中,上述预设模型可为用户自行设置或者系统默认,在此不作限定;该预设模型可包括加性白噪声(AWGN)信道模型。
其中,上述预设概率分布可由用户自行设置或者系统默认,在此不作限定。由于电子设备通常处于周围有大量造成信号折射、反射的物体的环境中,当发送端设备没有实际发送信号时,假设其接收到的干扰和噪声信号符合高斯分布是较为合理的;因此,上述预设概率分布可为高斯分布。
其中,由于PDCCH的信号调制方式被限定为QPSK,这使得解调模块可以采用最大后验概率(MAP)算法提供准确的对数似然比。如图4B所示,为一种对数似然比的确定系统的示意图。具体实现中,可通过QPSK调制模块和解调模块实现确定PDCCH对应的对数似然比。
其中,可输入二进制信息(d∈(0,1)),并对该二进制信息进行QPSK调制,并得到调制以后的信号x,利用服从正太分布的加性白噪声n(n~CN(0,σ2))相加信号x计算得到包含噪声信号的接收信号y。进而,可对该接收信号y采用MAP算法通过解调得到对数似然比。
如图4C所示,为QPSK的相位图,当存在真实发送数据时,接收信号的分布是以QPSK各个星座点为中心的、方差等于噪声功率的复高斯分布的叠加。
其中,可通过解调模块采用最大后验概率(MAP)算法得到PDCCH中的对数似然比:
其中,λ即为对数似然比。
其中,由对数似然比的表达式可知,当不存在发送数据即y=n时,通过分析对数似然比λ的表达式可知,对数似然比符合均值为0、方差为4/σ2的高斯分布。如图4D所示,为不同接收信噪比等于0/5/10dB时对数似然比样本的直方图分布。由图可知,在信噪比较低时,难以通过对数似然比的分布区分有无真实发送数据的情况;随着信噪比的提高,对数似然比的分布逐渐变宽,对应有真实发送数据的对数似然比的分布变为钟形,在零点附近会出现一个低谷。因此,可根据对数似然比的分布情况,判断其是否符合高斯分布,并在其符合高斯分布时,确定接收信号中不包括真实发送数据,反之,在对数似然比的分布情况不符合高斯分布时,确定接收信号中包括真实发送数据。
需要说明的是,上述对数似然比还可根据其他方式确定,在此不作限定。
在一种可能的示例中,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布,可包括如下步骤:确定所述对数似然比的标准方差值;根据标准方差值,对预设标准点进行缩放调整,得到目标参考点;确定所述对数似然比在所述目标参考点处的比例;根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布。
其中,在本申请实施例中,可通过比较累积分布函数(CDF)在参考点处取值的方法以检测对数似然比样本的统计分布与预设概率分布(高斯分布)之间的相似程度,以确定上述对数似然比的分布情况是否符合高斯分布。需要说明的是,在本申请中并不限定检测分布情况是否符合高斯分布,例如,还可通过概率密度函数(PDF)的差异、交叉熵(cross-entropy)的大小等等方式进行检测或者确定。
其中,上述预设标准点可为用户自行设置或者系统默认,在此不作限定;在本申请中,电子设备可预先将标准正态分布在一些关键点处的取值保存下来,用于与实际的对数似然比的CDF进行比对。从理论上说,选取更多的预设标准点能够提高算法的分辨能力,但是需要的实时运算量也会相应增加。经过仿真,我们发现使用如下的含有八个预设标准点的表格来计算分布误差可以取得较为理想的效果。
表1、预设标准点am以及其对应的标准正太分布的CDF参考值φ(am)
具体实现中,电子设备可确定全部或者部分对数似然比作为参与估计和判定的样本,记为λ1,λ2,λ3,…,λN。计算这些样本的标准方差值:
其中,运算符|A|表示集合A中元素的个数。
最后,可根据上述对数似然比在目标参考点处的比例,确定该对数似然比的分布情况。
可选地,由于上述确定对数似然比的标准方差值涉及到平方和开平方的运算,复杂度较高,在本申请中,也可采用计算对数似然比的平均幅值,然后利用线性拟合近似标准方差的方法,已确定其对应的标准方差值,如此,有利于降低运算开销。
在一种可能的示例中,根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布,可包括如下步骤:获取预先存储的标准正态分布对应的累积分布函数的参考值;确定所述比例与所述参考值之间的均方误差;若所述均方误差小于预设误差阈值,则确定所述分布情况符合所述预设概率分布;若所述均方误差大于或等于所述预设误差阈值,则确定所述分布情况不符合所述预设概率分布。
其中,上述预设误差阈值可为用户自行设置或者系统默认,在此不作限定;该预设误差阈值可通过上述预设模型(例如,基于AWGN信道模型)仿真获取,也可在实际系统运行时,根据译码结果进行实时调整。可对该预设误差阈值动态设定,以减少其对整个基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法在不同实际情况下的性能影响。
最后,可将该均方误差与预设的误差阈值比较,并在其小于预设误差阈值时,则确定对数似然比的分布情况符合高斯分布,即其与高斯分布的情况相似程度较高,则确定上述接收信号中不包括真实发送数据;反之,若均方误差大于或等于预设误差阈值,则确定对数似然比的分布情况不符合高斯分布,即其与高斯分布的情况相似程度较低,与该预设误差阈值的差距越大,则表示分布情况与高斯分布的情况差异性越大。
在一种可能的示例中,根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,可包括如下步骤:若所述接收信号中不包括真实发送数据,则输出第一控制信号,所述第一控制信号用于指示停止完成对于所述PDCCH候选的盲检操作;若所述接收信号中包括真实发送数据,则输出第二控制信号,所述第二控制信号用于指示继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
其中,上述第一控制信号和/或第二控制信号可由用户自行设置或者系统默认,在此不作限定;上述第一控制信号与第二控制信号由如图3A所示的分布检测模块输出,该第一控制信号与第二控制信号不同,第一控制信号用于指示停止完成后续对于所述PDCCH候选的盲检操作,该第二控制信号用于指示继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作,即指示后续模块完成对于PDCCH候选的盲检操作,即译码操作等。
可选地,上述方法还可包括如下步骤:在确定完成对于所述PDCCH候选的盲检操作以后,得到译码结果;根据所述译码结果,对所述预设误差阈值进行调整。
可选地,如图4E所示,为不同对数似然比的样本数量和不同预设误差阈值下判定算法的性能;在对真实发送数据的判断进行仿真时,对真实发送数据的存在性进行判定可能出现以下四种结果:结果1)发送端设备真实发送信号,即存在真实发送数据,仿真判定认为存在真实发送数据(简写为sig=1,found=1);结果2)发送端设备真实发送信号,即存在真实发送数据,仿真判定认为不存在真实发送数据(简写为sig=1,found=0);结果3)发送端设备未真实发送信号,即不存在真实发送数据,仿真判定认为存在真实发送数据(简写为sig=0,found=1);结果4)发送端设备未真实发送信号,即不存在真实发送数据,仿真判定认为不存在真实发送数据(简写为sig=0,found=0)。
其中,结果1)和结果4)是正确的,认为采用本申请实施例所提到的算法判定成功;结果2)和结果3)是错误的,认为采用本申请实施例所提到的算法出现误判。当上述算法判定接收信号中包含真实发送数据时,如图3B所示的系统将对输入的对数似然比等数据进行译码操作;此时,如果算法给出的是误判,则译码将以较大可能失败。当算法判定接收信号中不包含真实发送数据时,如图3A所示的系统将不会对输入对数似然比等数据进行译码操作;此时,如果算法给出的是误判,则系统可能错过合法或者设备所需要的PDCCH候选。两相比较,后一种情况(sig=1,found=0)会对系统性能造成影响,是更需要避免的,因此,可通过本申请所描述的方法来提前预判是否需要继续完成对于PDCCH候选的盲检操作,可通过检测是否存在真实发送数据,来判断是否需要进一步完成对于PDCCH候选的盲检操作,有利于减少设备功耗。
如图4E所示的曲线展示了不同LLR样本数量和不同误差阈值下上述四种结果出现的条件比例。观察可知,无真实发送数据时,判定算法的分辨能力与信噪比无关。增加LLR样本数量或提高误差阈值能够降低误判概率。以样本数量N=216,预设误差阈值∈0=0.01为例,仿真结果显示判定成功率超过80%,也就是说,如图3A所示的系统有超过八成的可能性能够提前决定当前抽取出的PDCCH候选是虚假的,避免了后续对PDCCH进行译码操作,有利于节约大量的时间和功耗。另一方面,存在真实发送数据时,本申请实施例所提出的算法的成功率随信噪比的提高而提高。对于仿真选择的几组参数值,当信噪比超过6dB时,采用本申请实施例所提出的算法或方法都可以非常可靠地判定出真实发送信号的存在。
此外,存在真实发送数据时的算法性能与不存在真实发送数据时的算法性能之间存在一定此消彼长的关系。比如N=216时,提高预设误差阈值使得算法在sig=0时的判定成功率提高了15个百分点,但是在sig=1时,达到99%的判定成功率所需的信噪比增加了约1.5dB。
因此,可以看出,不同的对数似然比的数量,在不同的预设误差阈值下,其对整个系统的性能影响不同,采用本申请所提出的方法,可在噪声功率较低时,能够非常可靠地判定真实发送数据的存在性,从而避免了不必要的译码和相关处理,有利于节省功耗与盲检时间。
可以看出,本申请实施例中所描述的基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法,确定PDCCH候选对应的接收信号和PDCCH候选对应的对数似然比,该对数似然比用于指示接收信号中是否包括真实发送数据;根据接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,该控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于PDCCH候选的盲检操作。如此,可通过检测是否存在真实发送数据,来判断是否需要进一步完成对于PDCCH候选的盲检操作,可提前预判PDCCH候选盲检的有效性,从而,可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
请参阅图5,图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图,如图所示,该电子设备包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行以下步骤的指令:
确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比,所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据;
根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,所述控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
可以看出,本申请实施例中所描述的电子设备,可确定PDCCH候选对应的接收信号和PDCCH候选对应的对数似然比,该对数似然比用于指示接收信号中是否包括真实发送数据;根据接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,该控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于PDCCH候选的盲检操作。如此,可通过检测是否存在真实发送数据,来判断是否需要进一步完成对于PDCCH候选的盲检操作,可提前预判PDCCH候选盲检的有效性,从而,可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
在一种可能的示例中,在确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比之后,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
在预设模型下,确定所述对数似然比对应的分布情况;
判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布;
在所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据方面,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
在所述对数似然比对应的分布情况符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中不包括所述真实发送数据;
在所述对数似然比对应的分布情况不符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中包括所述真实发送数据。
在一种可能的示例中,在判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布方面,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
确定所述对数似然比的标准方差值;
根据标准方差值,对预设标准点进行缩放调整,得到目标参考点;
确定所述对数似然比在所述目标参考点处的比例;
根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布。
在一种可能的示例中,在根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布方面,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
获取预先存储的标准正态分布对应的累积分布函数的参考值;
确定所述比例与所述参考值之间的均方误差;
若所述均方误差小于预设误差阈值,则确定所述分布情况符合所述预设概率分布;
若所述均方误差大于或等于所述预设误差阈值,则确定所述分布情况不符合所述预设概率分布。
在一种可能的示例中,在根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号方面,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
若所述接收信号中不包括真实发送数据,则输出第一控制信号,所述第一控制信号用于指示停止完成对于所述PDCCH候选的盲检操作;
若所述接收信号中包括真实发送数据,则输出第二控制信号,所述第二控制信号用于指示继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
在一种可能的示例中,上述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
在确定完成对于所述PDCCH候选的盲检操作以后,得到译码结果;
根据所述译码结果,对所述预设误差阈值进行调整。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是,电子设备为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能单元的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能单元,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是,本申请实施例中对单元的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下,图6A示出了基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置的示意图,如图6A所示,所述装置应用于电子设备,该基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置600可以包括:确定单元601和输出单元602,其中,
其中,确定单元601可以用于支持终端设备执行上述步骤S401,和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
输出单元602可以用于支持终端设备执行上述步骤S402,和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
可见,在本申请实施例提供的基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置,确定PDCCH候选对应的接收信号和PDCCH候选对应的对数似然比,该对数似然比用于指示接收信号中是否包括真实发送数据;根据接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号,该控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于PDCCH候选的盲检操作。如此,可通过检测是否存在真实发送数据,来判断是否需要进一步完成对于PDCCH候选的盲检操作,可提前预判PDCCH候选盲检的有效性,从而,可避免不必要的译码和相关处理操作,有利于节省功耗和时间。
在一种可能的示例中,在所述对数似然比用于指示所述接收信号中是否包括真实发送数据方面,上述确定单元601具体用于:
在所述对数似然比对应的分布情况符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中不包括所述真实发送数据;
在所述对数似然比对应的分布情况不符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中包括所述真实发送数据。
在一种可能的示例中,在所述根据所述接收信号中是否包括真实发送数据输出控制信号方面,上述输出单元602具体用于:
若所述接收信号中不包括真实发送数据,则输出第一控制信号,所述第一控制信号用于指示停止完成对于所述PDCCH候选的盲检操作;
若所述接收信号中包括真实发送数据,则输出第二控制信号,所述第二控制信号用于指示继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
在一种可能的示例中,如图6B所示,该基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置600还可以包括:判断单元603;
在一种可能的示例中,在判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布方面,上述判断单元603具体用于:
确定所述对数似然比的标准方差值;
根据标准方差值,对预设标准点进行缩放调整,得到目标参考点;
确定所述对数似然比在所述目标参考点处的比例;
根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布。
在一种可能的示例中,在根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布方面,上述判断单元603具体用于:
获取预先存储的标准正态分布对应的累积分布函数的参考值;
确定所述比例与所述参考值之间的均方误差;
若所述均方误差小于预设误差阈值,则确定所述分布情况符合所述预设概率分布;
若所述均方误差大于或等于所述预设误差阈值,则确定所述分布情况不符合所述预设概率分布。
需要说明的是,上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述,在此不再赘述。
本实施例提供的电子设备,用于执行上述基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法,因此可以达到与上述实现方法相同的效果。
在采用集成的单元的情况下,电子设备可以包括处理模块、存储模块和通信模块。其中,处理模块可以用于对电子设备的动作进行控制管理,例如,可以用于支持电子设备执行上述确定单元601、输出单元602和判断单元603执行的步骤。存储模块可以用于支持电子设备执行存储程序代码和数据等。通信模块,可以用于支持电子设备与其他设备的通信。
其中,处理模块可以是处理器或控制器。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,数字信号处理(digital signal processing,DSP)和微处理器的组合等等。存储模块可以是存储器。通信模块具体可以为射频电路、蓝牙芯片、Wi-Fi芯片等与其他电子设备交互的设备。
在一个实施例中,当处理模块为处理器,存储模块为存储器时,本实施例所涉及的电子设备可以为具有图1所示结构的设备。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,上述计算机包括电子设备。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如上述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (8)
1.一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检方法,应用于电子设备,其特征在于,所述方法包括:
确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比,在预设模型下,确定所述对数似然比对应的分布情况;判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布;在所述对数似然比对应的分布情况符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中不包括真实发送数据;在所述对数似然比对应的分布情况不符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中包括所述真实发送数据;
根据所述接收信号中是否包括所述真实发送数据输出控制信号,所述控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作,其中,所述根据所述接收信号中是否包括所述真实发送数据输出控制信号,包括:若所述接收信号中不包括所述真实发送数据,则输出第一控制信号,所述第一控制信号用于指示停止完成对于所述PDCCH候选的盲检操作;若所述接收信号中包括所述真实发送数据,则输出第二控制信号,所述第二控制信号用于指示继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布,包括:
确定所述对数似然比的标准方差值;
根据标准方差值,对预设标准点进行缩放调整,得到目标参考点;
确定所述对数似然比在所述目标参考点处的比例;
根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述比例,判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布,包括:
获取预先存储的标准正态分布对应的累积分布函数的参考值;
确定所述比例与所述参考值之间的均方误差;
若所述均方误差小于预设误差阈值,则确定所述分布情况符合所述预设概率分布;
若所述均方误差大于或等于所述预设误差阈值,则确定所述分布情况不符合所述预设概率分布。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在确定完成对于所述PDCCH候选的盲检操作以后,得到译码结果;
根据所述译码结果,对所述预设误差阈值进行调整。
5.一种基于对数似然比的PDCCH候选盲检装置,其特征在于,所述装置应用于电子设备,所述装置包括:确定单元和输出单元,其中,
所述确定单元,用于确定PDCCH候选对应的接收信号和所述PDCCH候选对应的对数似然比,在预设模型下,确定所述对数似然比对应的分布情况;判断所述对数似然比的分布情况是否符合预设概率分布;在所述对数似然比对应的分布情况符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中不包括真实发送数据;在所述对数似然比对应的分布情况不符合所述预设概率分布的情况下,则确定所述对数似然比用于指示所述接收信号中包括所述真实发送数据;
所述输出单元,用于根据所述接收信号中是否包括所述真实发送数据输出控制信号,所述控制信号用于指示解扰模块是否继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作,其中,所述根据所述接收信号中是否包括所述真实发送数据输出控制信号,包括:若所述接收信号中不包括所述真实发送数据,则输出第一控制信号,所述第一控制信号用于指示停止完成对于所述PDCCH候选的盲检操作;若所述接收信号中包括所述真实发送数据,则输出第二控制信号,所述第二控制信号用于指示继续完成对于所述PDCCH候选的盲检操作。
6.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口,以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-4任一项所述的方法中的步骤的指令。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
8.一种计算机程序产品,其中,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如权利要求1-4中任一项所描述的方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106464405A (zh) * | 2014-05-09 | 2017-02-22 | 三星电子株式会社 | 用于无线通信系统中的干扰消除和抑制的资源的高效利用的方法和设备 |
CN108234073A (zh) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 中兴通讯股份有限公司 | 干扰信号的调制方案的盲分类 |
CN109217984A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-15 | 东南大学 | 极化码的高效盲检测译码方法及译码器 |
WO2020088435A1 (en) * | 2018-10-30 | 2020-05-07 | Qualcomm Incorporated | Enhanced efficiency for decoding multiple information bit sizes |
CN112187409A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-05 | 哲库科技(北京)有限公司 | 译码方法和装置、终端、芯片及存储介质 |
WO2021041862A1 (en) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | Idac Holdings, Inc. | Deep learning aided mmwave mimo blind detection schemes |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2681863B1 (en) * | 2011-02-28 | 2017-03-08 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Method and arrangement related to blind detection |
US9960885B2 (en) * | 2016-02-16 | 2018-05-01 | Samsung Electronics Co., Ltd | Method and apparatus for hybrid automatic repeat requests (HARQ) processing for retransmissions with unknown data length |
US11050502B2 (en) * | 2016-10-14 | 2021-06-29 | Samsung Electronics Co., Ltd | Method and apparatus for network assisted interference cancellation and suppression in wireless cellular communication system |
CN113300807B (zh) * | 2020-02-24 | 2023-03-24 | 维沃移动通信有限公司 | 信息检测、信息发送方法、终端和网络设备 |
CN111817821B (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-01 | 翱捷科技股份有限公司 | Nr系统进行dci盲检的方法及装置 |
-
2021
- 2021-11-30 CN CN202111456669.8A patent/CN113938256B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106464405A (zh) * | 2014-05-09 | 2017-02-22 | 三星电子株式会社 | 用于无线通信系统中的干扰消除和抑制的资源的高效利用的方法和设备 |
CN108234073A (zh) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 中兴通讯股份有限公司 | 干扰信号的调制方案的盲分类 |
CN109217984A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-15 | 东南大学 | 极化码的高效盲检测译码方法及译码器 |
WO2020088435A1 (en) * | 2018-10-30 | 2020-05-07 | Qualcomm Incorporated | Enhanced efficiency for decoding multiple information bit sizes |
WO2021041862A1 (en) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | Idac Holdings, Inc. | Deep learning aided mmwave mimo blind detection schemes |
CN112187409A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-05 | 哲库科技(北京)有限公司 | 译码方法和装置、终端、芯片及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
"R1-2106667_Enhancements on Multi-TRP for PDCCH, PUCCH and PUSCH";Lenovo, Motorola Mobility;《3GPP TSG RAN WG1 #106-e R1-2106667》;20210806;全文 * |
基于最大似然译码的快速信道编码盲识别算法;王丹等;《信号处理》;20180525(第05期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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